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AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
MySQL实现并发控制的过程
数据库系统到底是怎么进行并发访问控制的？本文以 MySQL 8.0.35 代码为例，尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行整体介绍。
PolarDB-X 存储引擎核心技术 | Lizard B+tree 优化
PolarDB-X 分布式数据库，采用集中式和分布式一体化的架构，为了能够灵活应对混合负载业务，作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构，其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力，作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库，DN 在 InnoDB 的存储结构基础上，进行了深度优化，大幅提高了数据访问的效率。
Apache RocketMQ 批处理模型演进之路
RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件，为进一步提升性能，RocketMQ 进行了索引构建流水线改造，同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程，提供了更简便的使用体验，快点击本文查看详情及配置展示~
一线实战：运维人少，我们从 0 到 1 实践 DevOps 和云原生
上海经证科技有限公司为有效推进软件项目管理和开发工作，选择了阿里云云效作为 DevOps 解决方案。通过云效，实现了从 0 开始，到现在近百个微服务、数百条流水线与应用交付的全面覆盖，有效支撑了敏捷开发流程。
基于阿里云函数计算（FC）x 云原生 API 网关构建生产级别 LLM Chat 应用方案最佳实践
本文带大家了解一下如何使用阿里云Serverless计算产品函数计算构建生产级别的LLM Chat应用。该最佳实践会指导大家基于开源WebChat组件LobeChat和阿里云函数计算（FC）构建企业生产级别LLM Chat应用。实现同一个WebChat中既可以支持自定义的Agent，也支持基于Ollama部署的开源模型场景。
MySQL 8.0：filesort 性能退化的问题分析
用户将 RDS MySQL 实例从 5.6 升级到 8.0 后，发现相同 SQL 的执行时间增长了十几倍。本文就该问题逐步展开排查，并最终定位根因。
拥抱Data+AI｜破解电商7大挑战，DMS+AnalyticDB助力企业智能决策
本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇，该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景，基于真实客户案例&最佳实践，展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点，将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论，为电商行业注入新的活力与效能。
浏览器拨测：将网站护航的阵地再前推一米
近年来，针对网站的攻击形式愈发多样，手段也变得更加隐蔽，使用浏览器拨测来监控服务的整个生命周期有助于及时发现攻击，保护核心业务链路不受损。阿里云监控浏览器拨测使用真实的浏览器进行拨测，通过提供丰富的断言能力和脚本录制能力护航服务的全生命周期和核心业务链路，助力开发者更好地监控服务的可用性，消除潜在风险。
